bioRxiv 生物工程· Xu, H., Cicerone, M. T. ·· 2 天前精选AI 评分44
Xu 与 Cicerone 提出方差稳定化框架统一评测 BCARS 高光谱去噪方法
Denoising broadband CARS hyperspectral images on variance-stabilized data: a unified benchmark
AI 导读
论文针对宽带相干反斯托克斯拉曼散射（BCARS）高光谱成像中异方差噪声掩盖弱信号的问题，提出基于物理的方差稳定化变换，并在统一流通相位检索流程下对比六种去噪方法，包括 SVD、BM4D、Noise2Noise、深度图像先验、自监督扩散以及作者新提出的基于交叉协方差的 SVD 方法（CCV）。
推荐理由
论文给出方差稳定化前后通道噪声方差比从约72降到1.2的具体数据，可为高光谱去噪方法选型提供统一评测框架参考。
来源：bioRxiv 生物工程 · biorxiv.org